基于脑电信号模糊熵的驾驶疲劳检测分析

为减少因驾驶疲劳导致的交通安全事故,提出基于脑电(EEG)信号模糊熵(FE)的驾驶疲劳检测方法。开展在驾驶仿真模拟试验,采集28名被试模拟正常驾驶和疲劳驾驶的EEG信号;基于2种驾驶状态的EEG信号计算出FE值;运用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)和K近邻(KNN)等4种分类器检测驾驶疲劳状态;利用多种性能指标及被试工作特征曲线(ROC)对驾驶疲劳检测结果进行分析比较。结果表明:基于疲劳驾驶状态下的EEG信号的FE值明显高于较正常驾驶状态下的值;4种分类器均可有效检测驾驶疲劳,其中K近邻的平均准确率达97.4%;基于EEG信号模糊熵的驾驶疲劳检测方法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

MBR处理滇池流域农业面源的运行参数调控

为提高滇池环湖截污体系中混合水质净化厂MBR工艺对农村农业面源污水的处理效能,削减流入滇池的污染负荷,该研究利用厂内已建的MBR中试系统,优化硝化液回流比、污泥回流比、污泥浓度及溶解氧等4个运行参数,并将其应用于混合水质净化厂MBR工艺优化调控。结果表明:硝化回流比200%、污泥回流比150%、MLSS 4 000～5 000 mg/L、DO 1～2 mg/L为中试最优运行参数,依据该成果指导规模2.5万m3/d的混合水质净化厂进行参数优化,调试后出水水质稳定,在硝化回流比200%～300%、污泥回流比200%～300%、MLSS 6 000～7 000 mg/L、DO 2 mg/L条件下,COD、NH3-N、TN及TP的平均去除率分别为86.9%、94.2%、26.7%、39.8%,COD、NH3-N及TN均可稳定达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准,TP需后续强化处理达标。研究成果可推广至滇池环湖截污体系中类似水质净化厂,指导同类水质的MBR工艺运行参数调控。